CamDavidsonPilon/lifelines: v0.16.0
Notice bibliographique
Résumé
0.16.0 Drop Python 3.4 support. introduction of residual calculations in CoxPHFitter.compute_residuals. Residuals include "schoenfeld", "score", "delta_beta", "deviance", "martingale", and "scaled_schoenfeld". removes estimation namespace for fitters. Should be using from lifelines import xFitter now. Thanks @usmanatron removes predict_log_hazard_relative_to_mean from Cox model. Thanks @usmanatron StatisticalResult has be generalized to allow for multiple results (ex: from pairwise comparisons). This means a slightly changed API that is mostly backwards compatible. See doc string for how to use it. statistics.pairwise_logrank_test now returns a StatisticalResult object instead of a nasty NxN DataFrame 💗 Display log(p-values) as well as p-values in print_summary. Also, p-values below thesholds will be truncated. The orignal p-values are still recoverable using .summary. Floats print_summary is now displayed to 2 decimal points. This can be changed using the decimal kwarg. removed standardized from Cox model plotting. It was confusing. visual improvements to Cox models .plot print_summary methods accepts kwargs to also be displayed. CoxPHFitter has a new human-readable method, check_assumptions, to check the assumptions of your Cox proportional hazard model. A new helper util to "expand" static datasets into long-form: lifelines.utils.to_episodic_format. CoxTimeVaryingFitter now accepts strata.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,522 | 0,602 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».